摘要:为了研究气液同轴敞口型离心喷嘴的自激振荡特性，采用阴影法和动态测量系统开展了常温大气环境中的喷嘴雾化试验。喷嘴自激振荡时，出口附近存在明显的周期性雾化过程，上游瞬态压力形成周期性脉动，压力脉动、噪音和雾场图像频率高度一致，范围约为1 583~5 634 Hz。通过试验分析了喷嘴流量特性规律，在雾场稳定时和自激振荡时气相与液相相互阻塞均会造成喷前压力升高，液相流量对气相喷前压力影响较大。喷嘴自激振荡频率随气相和液相流量增长，相对液相流量较为敏感，液相流量增至一定临界值，自激振荡消失，而气相流量增长始终伴随自激振荡频率缓慢提高。喷嘴存在自激振荡产生的上下液相边界条件，自激振荡范围随着气相流量增大而变宽，气相对自激振荡起促进作用，而液相阻碍了自激振荡发展。增加内喷嘴壁面厚度时，液膜厚度增加，无量纲气核尺寸减小，自激振荡频率增大。

摘要:飞机在飞行过程中形成的尾涡流场是飞行安全重要影响因素。为研究飞机尾流在12 500 m以上高空空域对下方飞机造成的影响，基于尾涡仿真快速计算模型建立了尾涡物理模型，采用蒙特卡洛方法对不同飞行高度处尾涡涡核的下沉高度进行仿真实验，分析了高空与中低空的涡核下沉高度差异性；然后计算不同飞机质量及大气湍流度下的高空尾涡涡核下沉高度，并对高空尾涡涡核下沉高度的影响因素进行分析。研究发现：与中低空相比，高空尾涡涡核下沉高度有所增加，平均增量为42.4~49.7 m；减小飞机质量可以降低垂直高度上的尾涡影响范围；当涡流耗散率超过1.2×10-4m2/s3后，高空尾涡涡核下沉高度的变化较为缓慢。研究结果为高空尾流垂直间隔缩减研究提供参考。

摘要:针对交叉跑道相关运行模式下复飞引起的进离场冲突问题，提出规划交叉跑道冲突全域以保持进近复飞与离场航空器的飞行间隔。将交叉跑道冲突全域分解定义为前窗和后窗，依次建立直接交叉汇聚和非交叉汇聚跑道前窗、后窗的碰撞风险评估模型，并研究跑道交叉角度对侧向、纵向和垂直3个方向以及总体风险的影响程度。选取成都天府机场非交叉汇聚跑道组和美国威奇托机场直接交叉汇聚跑道组为实例进行仿真分析，结果表明天府机场冲突全域的范围为进近跑道入口前11.89 km至入口后6.44 km，威奇托机场冲突全域的范围为进近跑道入口前10.93 km至入口后6.85 km，将划设的交叉跑道冲突全域与规章中基于时间的尾流间隔约束相比较，可最终确定进近复飞与离场航空器的安全间隔，也可对未来国内交叉跑道构型相关运行模式下的安全间隔提供参考。

摘要:为研究航空等离子体点火器的射流特性，采用纹影摄像技术记录了等离子体射流的形成及发展过程，研究来流环境下横向来流速度对航空等离子体点火器射流特性的影响规律。结果表明：在横向来流条件下，来流速度的增大会使得射流偏转角增大，当横向来流速度vm=5 m/s时，射流偏转角θ=15.9°，当横向来流速度vm=20 m/s时，射流偏转角θ=77.1°，来流速度增大15 m/s，射流偏转角增大3.8倍；同时来流速度增大时，会加大等离子体射流动量与热量的损失速率，导致等离子体射流穿透深度、射流速度、射流面积及射流面积变化率均减小。

摘要:为了满足飞行试验轨迹的试验测量需求，构建了一种高性能飞行试验目标轨迹测量系统。在此基础上，针对实际飞行测量中遇见的异常数据处理问题，提出了一种基于多机器学习改进的自适应Kalman滤波方法。该方法以传统的无迹Kalman滤波器（UKF）为基础，首先，通过引入采用遗传算法改进后的BP神经网络（GABPNN）来改进UKF算法，以实现对UKF全局误差的调控和修正，从而改善UKF的估计精度；然后，应用抗野值技术来充分剔除测量中的孤立型和斑点型异常点，实现对GABPNNUKF的再次改进，有效提高滤波的鲁棒性；最后，应用仿真来验证提出新算法的有效性，并通过对实际飞行测量数据（通过建立的轨迹测量系统获得的实际数据）的实验分析来显示算法在实际应用中的有效性。

摘要:波形分集阵列雷达作为一种将频率分集阵列与多输入多输出结构相结合的雷达新体制，在主瓣干扰抑制领域具有极大的应用前景。针对基于对数稀布阵的FDAMIMO随队干扰抑制方法展开分析。首先将对数稀布阵引入FDAMIMO体制，通过采用非线性频控函数改进基本FDA“S型”波束图带来的多极值问题；然后通过RCB算法修正随队干扰抑制过程中出现的导向矢量失配问题；最后，仿真验证了当目标与干扰在距离维可分但角度维较为接近时，该方法可在保持主瓣增益的同时实现对干扰的有效置零，从而为随队干扰的有效抑制提供了新的思路。

摘要:微波关联成像将量子强度关联成像的思想扩展到微波领域，不仅很好地解决了传统雷达无法进行高分辨凝视成像以及复杂的运动补偿等问题，还具有分辨率高、抗干扰能力强等特点，受到广泛关注。针对微波关联成像传统重构算法在低采样数条件下重构质量差问题，将残差网络和卷积神经网络应用于微波关联成像重构中，[JP2]提出一种基于残差网络的微波关联成像方法，以雷达接收机回波数据作为网络的输入，依次通过训练好的特征提取网络和图像增强网络，进行高质量图像反演,并将文中算法与伪逆算法和压缩感知算法进行仿真对比分析。仿真结果表明：在相同采样率下，文中算法成像质量均高于其他算法。同时，在不牺牲图像质量的条件下，单张图像重构执行程序所耗时间约为0.06 s，提高了图像重建的速度，对工程应用有重要意义。

摘要:针对现有恶意代码检测模型对恶意代码及其变种识别率不高，且参数量过大这一问题，将轻量化卷积Ghost、密集连接网络DenseNet与通道域注意力机制SE相结合，提出一种基于GhostDenseNetSE的恶意代码家族检测模型。该模型为压缩模型体积、提升识别速率，将DenseNet中的标准卷积层替换为轻量化Ghost模块；并引入通道域注意力机制，赋予特征通道不同权重，用以提取恶意代码的关键特征，提高模型检测精度。在Malimg数据集上的实验结果表明，该模型对恶意代码家族的识别准确率可以达到99.14%，与AlexNet、VGGNet等模型相比分别提高了1.34%和2.98%，且模型参数量更低。该算法在提升分类准确率的同时，降低了模型复杂度，在恶意代码检测中具有重要的工程价值和实践意义。

摘要:针对现代通信技术的快速发展对天线的智能化和高集成提出越来越高的需求，设计并制备了一种基于SPiN二极管的硅基固态等离子体可重构天线，SPiN二极管作为天线基本辐射单元设计在高电阻率的硅衬底上，通过施加合适的正向偏压在本征区内部形成固态等离子体区域，从而有效提升了天线系统集成度和动态可重构能力。仿真与实测结果表明，二极管本征区内部固态等离子体浓度超过了1 018 cm-3，基于优化SPiN二极管的新型高集成可重构单极子天线通过控制天线不同单元的导通与截止实现了谐振频率在8.83 GHz和9.71 GHz的两种工作状态，在不同模式下的最大增益分别达到了2.04 dB和1.68 dB。天线其他辐射参数也表现出良好的性能，为高性能可重构天线的设计和应用提供了一种新方法。

摘要:针对GNSS信号中断时组合导航系统误差迅速发散的问题，提出了使用循环神经网络(RNN)来辅助组合导航系统的方法，RNN可以分别基于当前和过去的位置以及速度样本进行训练，使神经网络更好地处理系统中的时序信号，从而能够更加精确地预测SINS的位置和速度误差。采用无人机飞行试验数据验证了该算法在卫星信号中断时导航精度平均提升了77%，并且满足导航所需的实时性要求，与传统的径向基神经网络辅助的组合导航系统相比，其位置和速度的均方根误差平均降低了39%。

摘要:针对现有的基于机器学习的入侵检测系统对类不平衡数据检测准确率低的问题，提出一种基于条件Wasserstein生成对抗网络（CWGAN）和深度神经网络（DNN）的入侵检测（CWGANDNN）。CWGANDNN通过生成样本来改善数据集的类不平衡问题，提升对少数类和未知类的检测效率。首先，通过变分高斯混合模型（VGM）对原始数据中的连续特征进行处理，将连续特征的高斯混合分布进行分解；然后利用CWGAN学习预处理后数据的分布并生成新的少数类数据样本、平衡训练数据集；最后，利用平衡训练集对DNN进行训练，将训练得到的DNN用于入侵检测。在NSLKDD数据集上进行的实验结果表明：利用CWGAN生成的数据进行训练，DNN的分类准确率和F1分数提升了5%，AUC下降了2%；与其他类均衡方法相比，CWGANDNN的准确率至少提升了3%、F1分数和AUC提升了1%。

摘要:针对小样本条件下通信信号识别混淆的问题，提出了一种基于半监督生成式对抗网络的调制识别算法。首先结合半监督学习思想利用少量标签数据和大量未标签数据训练网络；其次在输出层添加辅助分类器进行结果判定，针对性设计了目标函数和损失函数，以满足网络生成虚假数据和实现信号分类的目的；最后使用不同的激活函数并用反卷积和Dropout代替池化操作，有效降低了算法复杂度并加快网络收敛速度。仿真实验表明：该算法适应性强、计算量小，较传统算法识别准确率提升了6%~13%，有效实现了小样本条件下的调制样式识别。

摘要:针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强，难以有效规避“凹多边形”障碍物的问题，提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法。采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计，克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性。基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构；将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集，对模糊神经网络进行训练。仿真结果表明：所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性，在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短，避障成功率更高。

摘要:针对多无人系统的跟踪与编队问题，考虑跟踪与编队控制目标存在不一致及不可实现的情况，综合目标规划与预测控制方法，设计了一种确保控制目标一致且可实现的自主式预测控制算法。首先根据给定的跟踪与编队控制目标，通过为各无人系统引入规划控制目标，对目标代价函数进行重新设计，解决跟踪与编队控制目标不一致问题；然后对引入的规划目标进行约束设计，保证其具有可实现性；其次为各无人系统设计预测控制终端约束集，进一步保证对规划控制目标的收敛性；最后对重新设计的目标代价函数与相关约束进行整合，为各人系统构造独立的控制优化问题，并给出相应的自主控制实施算法，将不一致、不可实现的跟踪与编队控制目标规划出一致、可实现的控制目标。针对为各无人系统所构造的控制优化问题，进一步将其描述为线性矩阵不等式形式，并通过MATLAB求解仿真，验证了所提出的自主预测控制算法的有效性。

摘要:针对现有军工企业供应商选择方法研究不完善的问题，提出了一种基于前景后悔理论的军工企业供应商选择方法。分析军工企业的要求及军工产品的特点，构建适合于军工企业供应商选择的评价指标；考虑专家评估过程中的犹豫心理，引入概率犹豫模糊集描述评价信息；基于前景后悔理论，刻画决策者的风险态度和后悔规避心理，对供应商方案评价信息进行集结，得到各方案的评估结果并进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法的科学性和合理性。

摘要:随着科学技术的快速发展，防空反导装备显控台传统的人机界面已经无法适应作战过程中信息量激增、时间压力变大的变化，为了提高操作绩效，降低操作人员的认知负荷，在界面设计的过程中需要更加强调“以人为中心”的设计理念，将直感交互设计理念融入设计过程中。首先通过分析指控舱里各个显控台人机交互界面，指出其中存在的问题；采用模糊层次分析法进行布局原则的量化，建立布局优化模型；结合操作人员的操作习惯、认知和心理特性确定目标子函数，利用遗传算法进行界面的布局优化设计。其次，考虑到界面评价指标的模糊性，提出一种多属性模糊综合评价法进行优化方案的评价，通过对数据的处理和分析，验证了优化方案和评价方法的合理性。